1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Liniowe klasyfikatory w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Regresja logistyczna i selekcja cech

W tym ćwiczeniu przeprowadzisz selekcję cech na zbiorze danych z opiniami o filmach, korzystając z regularyzacji L1. Cechy i etykiety są już wczytane do zmiennych X_train i y_train.

Najlepszą wartość parametru C znajdziesz przy użyciu funkcji GridSearchCV() z biblioteki scikit-learn, którą omawialiśmy w kursie wymagającym.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz obiekt regresji logistycznej z regularyzacją L1.
  • Znajdź wartość C, która minimalizuje błąd walidacji krzyżowej.
  • Wyświetl liczbę wybranych cech dla tej wartości C.